เงื่อนไขการใช้ และ นโยบายส่วนบุคคล •
หากคุณเป็นนักการตลาดคุณน่าจะคุ้นเคยกับการทดสอบแบบหลายทางเลือก ( A/B Testing ) แต่สำหรับผู้ที่เพิ่งรู้จักอีเมลทางการตลาดอาจฟังดูไม่คุ้นหูนัก
คุณเคยถามตัวเองกี่ครั้งแล้วกับคำถามต่อไปนี้
- ปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการภายในอีเมลที่คุณส่งจะใช้งานได้ดีหรือไม่?
- จะดึงดูดลูกค้าให้สนใจได้มากแค่ไหน?
- จะมีอัตราการเปิดสูงไหม?
- ลูกค้าเปิดดูแล้วจะคลิกหรือไม่?
คุณไม่จำเป็นต้องกังวลกับคำถามเหล่านี้เพราะ Taximail มีระบบ A/B Testing ให้คุณใช้เพื่อดูว่าแคมเปญไหนที่ดึงดูดลูกค้าได้ดีกว่ากัน
A/B Testing คือวิธีการเปรียบเทียบแคมเปญที่คุณส่งไปหาลูกค้าและนำผลลัพธ์มาประเมินเพื่อระบุว่าแคมเปญรูปแบบไหนดีที่สุด
A/B Testing เป็นวิธีการทดสอบที่มีตัวแปรเป็นแคมเปญที่แตกต่างกันตั้งแต่สองรูปแบบขึ้นไปซึ่งจะส่งไปหาผู้รับโดยการสุ่ม และใช้ผลจากการวิเคราะห์ทางสถิติมากำหนดแคมเปญที่ดีทีสุดเพื่อเพิ่มอัตราการเปิดหรือคลิกภายในแคมเปญ |
ถ้าคุณต้องการทดลองใช้รูปแบบการส่งอีเมลหรือใช้เทคนิคใหม่ ๆ A/B Testing จะเป็นวิธีการที่ดีในการการช่วยให้คุณสามารถพัฒนาให้อัตราการเปิดหรือการคลิกของคุณให้ดีขึ้น
พิจารณาว่าคุณต้องการจะทดสอบอะไร
ขั้นตอนแรกคือการตัดสินใจว่าคุณต้องการทดสอบอะไรผ่าน A/B Testing ของคุณ
- ปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการ (Call to action หรือ CTA)
- รูปภาพ
- การรับรองจากลูกค้า (Testimonials)
- รูปแบบของเนื้อหา
- การใช่ข้อมูลส่วนบุคคล (Personalization)
- หัวเรื่องอีเมล (Subject)
- ข้อความภายในเนื้อหา
- ข้อความปิดท้าย
- ข้อเสนอพิเศษ
ผลลัพธ์ที่ได้จะแตกต่างกันตามสิ่งที่คุณต้องการจะทดสอบ ตัวอย่าง เช่น หากคุณต้องการทดสอบ CTA อาจตวรจสอบได้โดยตรงจากจำนวนผู้ที่ซื้อผลิตภัณฑ์หรือจำนวนผู้ที่คลิกผ่านไปยังหน้าเว็บไซต์ และหากคุณต้องการทดสอบหัวเรื่องอีเมลคุณสามารถตวรจสอบได้โดยตรงจากจำนวนผู้ที่เปิดอีเมลของคุณ
คุณควรจะคิดก่อนว่าคุณต้องการจะทดสอบอะไร ถ้าหากแคมเปญที่คุณส่งมีจำนวนคนเปิดอ่านน้อยคุณสมควรต้องทดสอบที่หัวเรื่องอีเมล ดังนั้นคุณต้องจัดลำดับความสำคัญในการทดสอบเพื่อที่จะได้ผลลัพธ์ที่ดี
ถ้าหากคุณให้ความสำคัญกับเรื่องของการคลิกจากเนื้อหาอีเมล คุณควรทดสอบที่หัวข้อหรือพาดหัวภายในอีเมลและ CTA เป็นอันดับแรกก่อนแล้วค่อยทดสอบในส่วนของข้อความเนื้อหาและรูปภาพตามลำดับ
ทดสอบโดยการส่งอีเมลทั้งหมดภายในลิสต์หรือทดสอบเพียงบางส่วน?
คนส่วนมากจะต้องการทดสอบจากอีเมลทั้งหมดภายในลิสต์เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ชัดเจนและถูกต้องว่าลูกค้าจะให้การตอบรับกับแคมเปญอย่างไร แต่มีหลายกรณีที่คุณไม่ควรทดสอบจากอีเมลทั้งหมดภายในลิสต์ตัวอย่าง เช่น
หากลิสต์รายชื่ออีเมลของคุณมีขนาดใหญ่มากและผู้ให้บริการทางอีเมลของคุณคิดค่าบริการการส่งตามจำนวนอีเมล คุณควรทดสอบจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่โดยการสุ่มเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
หากคุณต้องการส่งแคมเปญที่เนื้อหามีความเสี่ยงเกี่ยวกับผลตอบรับจากลูกค้า ในกรณีนี้คุณควรจำกัดจำนวนของคนที่จะได้รับการทดสอบเพราะอาจเกิดข้อผิดพลาดขึ้น โดยควรระมัดระวังและใช้กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กในการทดสอบประเภทนี้
หากแคมเปญของคุณมีการตั้งข้อเสนอพิเศษภายในเวลาที่จำกัด คุณอาจใช้การทดสอบจากลิสต์การตลาดทางอีเมลขนาดเล็กเพื่อวิเคราะห์สถิติ แล้วส่งแคมเปญที่ผลลัพ์ดีที่สุดไปยังรายชื่ออีเมลที่เหลือทั้งหมด
โดยทั่วไปแล้วผลลัพธ์ที่ได้จะแม่นยำมากขึ้นหากคุณใช้การทดสอบกับกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่
วิธีการตั้งเป้าหมายให้ผลลัพธ์จากการทดสอบ
ก่อนที่จะส่งแคมเปญอีเมลคุณควรตัดสินใจว่าจะทดสอบอะไรและตั้งเป้าหมายให้ผลลัพธ์จากการทดสอบอย่างชัดเจน เช่น หากแคมเปญของคุณมีอัตราการเปิดประมาณ 10% แล้วคุณต้องการเพิ่มให้เป็น 15% โดการทดลองเปลี่ยนแคมเปญหรือเปลี่ยนรายชื่ออีเมล คุณอาจจะต้องใช้เวลานานหลายเดือนหรือหลายปี แต่ถ้าคุณยังไม่เห็นการเปลี่ยนแปลงไปในทางที่ดีขึ้น A/B Testing สามารถทำการทดสอบแคมเปญของคุณพร้อมๆกันตั้งแต่ 2 รูปแบบขึ้นไป
วิเคราะห์ผลการทดสอบ A/B Testing
เมื่อคุณมีแคมเปญที่ต้องการส่งทั้ง 2 รูปแบบแล้ว ถึงเวลาที่จะวิเคราะห์ผลลัพธ์ คุณจะสามารถดูผลลัพธ์ได้ 3 แบบคือ
- อัตราการคลิก (click though rate)
- อัตราการเปิด
- อัตราการดำเนินการต่าง ๆ (conversion rate) ในเว็บไซต์ของคุณ
การติดตามดูผลลัพธ์ 2 แบบแรกเป็นเรื่องปกติ แต่สาเหตุที่เราติดตามอัตราการดำเนินการต่าง ๆ ในเว็บไซต์เพราะที่จริงแล้วอัตราการดำเนินการต่าง ๆ จากอีเมลที่คุณส่งต้องสอดคล้องกับเว็บไซต์ของคุณ เนื่องจากเนื้อหาข้อความภายในอีเมลที่คุณส่งควรจะเหมือนกันกับในเว็บไซต์ของคุณ ตัวอย่าง เช่น คุณจะเสียลูกค้าไปถ้าหากเสนอข้อเสนอพิเศษจากในอีเมลที่คุณส่งนั้นไม่ได้อยู่ในเว็บไซต์ของคุณ ซึ่งจะเห็นได้ว่าความสอดคล้องมีความสำคัญอย่างมาก
โปรดจำไว้ว่า
- การทดสอบหลายทางเลือกพร้อม ๆ กันสามารถเพิ่มโอกาสให้ได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมภายในระยะเวลาที่จำกัด
- ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องจากการทดสอบด้วยลิสต์อีเมลขนาดใหญ่
- ใช้เครื่องมือทดสอบ A/B Testing จากผู้ให้บริการทางอีเมลของคุณ
- ทำการทดสอบตั้งแต่แรกและทำเป็นประจำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
- ทดสอบตัวแปรที่หลากหลาย ด้วยการทดสอบหลายทางเลือก
การทดสอบ A/B Testing ของ Taximail ทำงานอย่างไร?
เมื่อคุณต้องการเปรียบเทียบแคมเปญที่มีรูปแบบแตกต่างกัน เช่น ในส่วนของหัวเรื่อง, CTA หรือ รูปภาพ โดยที่แคมเปญเหล่านั้นมีเป้าหมายเดียวกันและกำหนดกลุ่มลูกค้าเป็นกลุ่มเดียวกัน คุณสามารถใช้ A/B Testing เพื่อดูว่าแคมเปญไหนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด ซึ่งคุณสามารถระบุได้ว่าจะประเมินแคมเปญที่ชนะด้วยเงื่อนไขอะไร
คุณสามารถทดสอบอะไรได้บ้าง?
การทดสอบ A/B Testing นั้นใช้งานได้อย่างง่าย ๆ โดยคุณจะได้ผลตอบรับที่ดีที่สุดจากรูปแบบของแคมเปญ, ข้อความ, หัวข้อ, หรือเนื้อหาที่คุณทดสอบ
คุณสามารถระบุได้ว่าต้องการจะส่งแคมเปญเพื่อการทดสอบ 10% จากผู้รับอีเมลทั้งหมดและใช้ระยะเวลาในการทดสอบ 3 - 4 ชั่วโมง โดยที่ระบบจะตัดสินรูปแบบแคมเปญที่มีคนเปิดสูงที่สุดแล้วส่งไปที่ผู้รับอีก 90% ที่เหลือทันที
ตัวอย่างเกี่ยวกับการทดสอบ A/B Testing
หากคุณต้องการทดสอบ 2 แคมเปญที่มีหัวเรื่องอีเมลดังต่อไปนี้
รูปแบบที่ 1.) ข่าวดี : รับสิทธิ์ใช้ Taximail ฟรี
รูปแบบที่ 2.) สัมมนาออนไลน์กับ Taximail : 22 ธันวาคมนี้
นี่คือการทดสอบว่าแคมเปญไหนจะมีหัวเรื่องอีเมลที่สามารถดึงดูดให้ลูกค้าเปิดอ่านได้มากกว่ากัน
อะไรที่ทำให้การทดสอบ A/B Testing ในอีเมลถึงเป็นที่นิยมมากที่สุด?
สำหรับผู้เริ่มต้นในการทำ A/B Testing ควรเริ่มทำการทดสอบจากแคมเปญ 2 รูปแบบและลองเปลี่ยนตัวแปรครั้งละ 1 อย่างเพื่อดูว่าตัวแปรไหนที่มีผลต่อผลลัพธ์
ด้วยระบบของ Taximail คุณสามารถทดสอบได้หลายรูปแบบเมื่อคุณใช้ A/B Testing
ตัวแปรในการทดสอบ | สิ่งที่ใช้วัดผล |
หัวเรื่องอีเมล | อัตราการเปิด |
เนื้อหาของอีเมล | อัตราการเปิด |
การแนะนำสินค้า | อัตราการคลิก , อัตราการดำเนินการ |
กระบวนการทดสอบ A/B Testing
คุณสามารถเริ่มใช้งาน A/B Testing โดยมีขั้นตอนดังต่อไปนี้ :
1 เก็บข้อมูล : การวิเคราะห์สถิติจะให้ข้อมูลกับคุณว่าควรเริ่มจากตรงไหน เช่นการใช้หน้าเว็บไซต์หรือแอพพลิเคชั่นที่มีคนเข้าชมจำนวนมากเพื่อทำให้คุณสามารถเก็บข้อมูลได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
2 กำหนดเป้าหมาย : การดำเนินการต่าง ๆ ภายในอีเมลของคุณ เช่น การเปิดหรือการคลิก เป็นเป้าหมายที่คุณต้องกำหนดเพื่อใช้วัดผลว่าแคมเปญรูปแบบไหนจะประสบความสำเร็จมากกว่ากัน ซึ่งคุณสามารถเลือกตั้งค่าในส่วนของการกำหนดเป้าหมายได้
3 สร้างสมมุติฐาน : เมื่อคุณกำหนดเป้าหมายแล้ว คุณจะสามารถเริ่มตั้งแนวความคิดได้ว่าจะใช้ A/B Testing เพื่อทดสอบอะไร
4 ทำการทดลอง : คุณสามารถเริ่มทำการทดสอบและรอเพื่อให้ลูกค้าของคุณเข้ามามีส่วนร่วมกับแคมเปญที่คุณส่งไป โดยการโต้ตอบจากลูกค้าจะถูกวัดอัตรา, นับจำนวน และเปรียบเทียบเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแคมเปญแต่ละรูปแบบ
5 วิเคราะห์ผลการทดสอบ : เมื่อการทดสอบเสร็จสิ้น ระบบ A/B Testing ของ Taximail จะแสดงข้อมูลจากการทดสอบว่าผลลัพธ์ของแต่ละแคมเปญนั้นแตกต่างกันอย่างไร
ขั้นตอนดังกล่าวเป็นการสร้างการทดสอบจากลูกค้าของคุณ โดยไม่ว่าผลของ A/B Testing จะเป็นอย่างไรคุณสามารถใช้ประสบการณ์เพื่อการทดสอบในอนาคตและใช้พัฒนาแคมเปญของคุณได้อย่างต่อเนื่อง แม้ว่าการทดสอบจะต้องใช้เวลาแต่ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นประโยชน์กับคุณ